DGIST, 세계 의료영상 학회서 논문 3편 발표

이상 병변 탐지·분류 기술 등

“AI 모델 일반화 성능 강화 연구”

대구경북과학기술원(DGIST)는 로봇 및 기계 전자공학과 박상현 교수팀이 세계 최고 의료영상 학회인 ‘MICCAI 2024’에서 총 3편의 논문을 발표한다고 9일 밝혔다.

MICCAI는 의료영상 분야에서 세계 최고 수준의 학회로 올해는 최첨단 이미지 컴퓨팅 및 머신러닝 기법, 컴퓨터 보조 중재, 다양한 임상 문제에 대한 기초적이고 혁신적인 연구 주제를 다룰 예정이다.

박상현 교수팀은 경쟁이 치열한 MICCAI 학회에 지난 2019년부터 꾸준히 논문을 발표해 왔으며, 올해에도 다수의 논문을 발표하면서 국내외 연구 커뮤니티에서 주목받을 만한 연구 성과를 내고 있다.

박 교수팀은 첫 번째 논문은 대형 병리 영상과 질환 레이블을 활용해 이상 병변을 탐지하고 분류하는 ‘다중인스턴스학습(MIL)’ 기술을 주제로 한다.

이 연구는 시각 언어 파운데이션 모델을 사용해 중요한 인스턴스를 효율적으로 찾는 기법을 제안하며, 텍스트 명령어를 추가해 성능의 불안정성을 개선했다. 또 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘하는 어댑터(adaptor)를 도입해 병리 영상 분석에 적합한 특징을 추출할 수 있도록 설계했다.

두 번째 논문은 포인트 레이블만으로 병리 영상에서 세포핵을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 기존 기법들은 많은 세포를 일일이 영역화해야 하므로 데이터 구축이 어려웠으나, 이번 연구에서는 Segment Anything 모델과 포인트 레이블을 활용해 임시 학습 레이블을 생성해 이 문제를 해결했다.

세 번째 논문은 펜실베니아 대학 연구진들과의 공동연구를 통해 개발한 기술로 휴지기 상태의 뇌파 신호를 활용하여 뇌파 분류 인공지능 모델을 새로운 피험자에게 적응시키는 방법을 제안한다.

박상현 교수는 “세계 최고 수준의 의료영상 학회인 ‘MICCAI’에서 3편의 논문을 발표하게 돼 기쁘다”며 “앞으로도 다양한 질환과 환경에서 정확하게 동작할 수 있는 기술을 개발하고, 인공지능 모델의 일반화 성능을 더욱 강화하는 연구를 지속할 계획”이라고 밝혔다.

김홍철기자 khc@idaegu.co.kr